1.group by的作用

根据一定的规则将一个数据集划分成若干个小区域，然后针对每个区域进行数据处理。即分组查询，一般是和聚合函数配合使用。

重点说明（重要）：
如果用Select选择某个字段，那么这个字段要么在Group By子句中，作为分组的依据；要么就要在聚合函数中。

正确例子：

//正确例子
//这个例子是允许的，不会报错
//按部门分类，查找每个部门的编号、人数和最高的工资数
select d.dept_no, count(*) as emp_no, max(s.salary)
from dept_emp as d join salaries as s
on d.emp_no = s.emp_no
group by d.dept_no;

错误例子：

//错误例子
//按部门分类，查找每个部门的编号、最高工资的员工编号和最高的工资数
select d.dept_no, d.emp_no, max(s.salary) //d.emp_no既不是分组条件也不是聚合结果
from dept_emp as d join salaries as s
on d.emp_no = s.emp_no
group by d.dept_no;

group by的错误用法，上面代码报错的
原因是：d.emp_no既不是分组条件也不是聚合结果。

2.group by 与 over(partition by)的区别

以例子说明：

计算每个部门的总薪水

2.1group by

SELECT EmpDepartment,SUM(EmpSalary) sum_sala FROM Employee GROUP BY EmpDepartment

2.2over(partition by)

SELECT EmpSalary,EmpDepartment,SUM(EmpSalary) OVER(PARTITION BY EmpDepartment) sum_sala FROM Employee

小结：group by 和 partition by 都有分组统计的功能，但是partition by并不具有group by的汇总功能。partition by统计的每一条记录都存在，而group by将所有的记录汇总成一条记录(类似于distinct EmpDepartment 去重)。partition by可以和聚合函数结合使用，同时具有其他高级功能。

2.3补充：在partition by 后在加上order by

SELECT EmpSalary,EmpDepartment,SUM(EmpSalary) OVER(PARTITION BY EmpDepartment ORDER BY EmpSalary) sum_sala FROM Employee

小结：加上order by 后，类似于累加功能(sum_sala += EmpSalary)，先观察销售部的结果，从第4条记录开始，其sum(EmpSalary)即sum_sala=2000，第5条记录,sum(EmpSalary)=sum_sala+2500=4500，即第4条sum_sala与第5条EmpSalary的和，依次类推；开发部，由于2个5000是并列的，所以计算的时候是几个并列数据之和即5000+5000=10000。

参考文章：
1.https://www.jianshu.com/p/82f2c3e1c3f8
2.https://blog.csdn.net/WuLex/article/details/115037696